JP5698396B1 - 画像読取装置、画像読取方法、および、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多様な原稿種や原稿形状に対しても精度よく原稿領域を検出することができる、画像読取装置、画像読取方法、および、プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本実施形態によれば、画像読取装置において、原稿種および／または原稿形状を判別し、判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択し、選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する。【選択図】図５

Description

本発明は、画像読取装置、画像読取方法、および、プログラムに関する。

従来、画像読取装置において、自動的に原稿の傾きと位置を検出して原稿領域のみを切り出す技術が開発されている。

例えば、原稿エッジの直線性を検出することで、原稿端とは異なるエッジの影響を低減させて、原稿領域の検出精度を向上させる方法がある（特許文献１を参照）。

また、原稿の傾き検出の精度を向上させるために、原稿エッジの中で、直角な２辺や平行な２辺を選択して原稿傾きを検出する方法がある（特許文献２を参照）。

特開２００７−０８８６５４号公報 特開２００９−２６７６５２号公報

しかしながら、従来の原稿領域の検出方法では、綴じ媒体を裁断した原稿のような多様な原稿種や原稿形状に対して応用できないという問題点を有していた。具体的には、原稿によっては、切り出し面が他の直線群に対して斜めに傾いていたり、原稿読取時の入れ方によって歪みが生じていたりするが、従来の原稿領域の検出方法では、精度よく原稿の傾きや位置を検出することが困難であった。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、多様な原稿種や原稿形状に対しても精度よく原稿領域を検出することができる、画像読取装置、画像読取方法、および、プログラムを提供することを目的とする。

このような目的を達成するため、本発明に係る画像読取装置は、原稿の画像を読み取る画像読取装置において、原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別手段と、判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択手段と、選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出手段と、を備える。

また、本発明に係る画像読取方法は、コンピュータで実行される、原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別ステップと、判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択ステップと、選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出ステップと、を含む。

原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別ステップと、判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択ステップと、選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出ステップと、を、コンピュータに実行させる。

また、本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記に記載の本発明に係るプログラムを記録する。

この発明によれば、多様な原稿種や原稿形状に対しても精度よく原稿領域を検出することができる。

図１は、本実施形態にて原稿読取手段として用いるスキャナ５０の紙送り機構の説明図である。 図２は、本実施の形態のスキャナ５０および情報処理装置１０の一例を示すハードウェア構成図である。 図３は、情報処理装置１０の記憶部１０６の一例を示すブロック図である。 図４は、情報処理装置１０の制御部１０２の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、本実施の形態における情報処理装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、原稿エッジの検出方法を模式的に示した図である。 図７は、エッジ成分から４本の直線群を検出する方法を模式的に示した図である。 図８は、裁断された綴じ媒体の画像における、直線群の検出例を示す図である。 図９は、直線検出部１０２ｃは、直線が検出できない例を模式的に示す図である。 図１０は、検出された直線群において、直線の傾きを示す符号θと数値例を示した図である。 図１１は、直線群の４交点の座標を示す図である。 図１２は、図１１の直線群の４交点に内接する矩形を破線で示す図である。 図１３は、外側で切り出す例として、図１１の直線群の４交点に外接する矩形を破線で示す図である。 図１４は、コンテンツの欠けが大きい場合の座標点群の関係を一例として示した図である。

以下に、本発明に係る画像読取装置、画像読取方法、および、プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。特に、本実施形態においては、原稿読取手段として、ドキュメントスキャナを例示して説明することがあるが、本発明はこれに限られず、オーバーヘッドスキャナや、ハンディスキャナ、複合機、フラットベッドスキャナ等の任意の原稿読取手段に適用してもよいものである。

［１．本実施形態の構成］
本実施形態に係る情報処理装置１０の構成について図１〜図４を参照して説明する。図１は、本実施形態にて原稿読取手段として用いるスキャナ５０の紙送り機構の説明図である。

［１−１．物理構成］
図１において、本実施形態にて用いるスキャナ５０は、原稿２０の上面側にイメージセンサ５６を配置して、原稿２０の上面の画像を読み取るように構成している。なお、原稿の裏面側にも同様のイメージセンサを配置して、原稿の両面を同時に読み取れるように構成してもよい。また、スキャナ５０は、読取用紙搬送方向に沿って搬送されるように、原稿２０を搬送ローラ２８ａ，２８ｂを用いて給排紙を行う。

より具体的には、搬送ローラ２８ａおよび２８ｂは、イメージセンサ５６に原稿２０を搬送すると共に、イメージセンサ５６が１ラインの読み取りが終了すると、原稿２０を主走査方向とは直交する方向（副走査方向）に微小距離移動し、イメージセンサ５６が次のラインを読み取っていく。そして、搬送ローラ２８ｂは画像読み取りが終了した原稿２０を装置外へと排出する。なお、スキャナ５０は、原稿を露光するための図示しない光源を備えていてもよい。ここで、図２は、本実施の形態のスキャナ５０および情報処理装置１０の一例を示すハードウェア構成図である。

図２に示すように、画像読取システムは、スキャナ５０および情報処理装置１０を備える。スキャナ５０は、２次元の原稿を読み取って、この原稿に対応する画像信号を生成する。情報処理装置１０は、有線又は無線の通信回線を介してスキャナ５０との間で通信が可能であり、この通信回線を経由してスキャナ５０が読み取った原稿の画像信号をスキャナ５０から受信する。

スキャナ５０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５２、メモリ６２、イメージセンサ５６、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ−Ｅｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）５７と、シェーディング処理部５８と、ブロックバッファ５９を備える。また、スキャナ５０は、画像処理制御部６０と、画像メモリ５３と、調停部６１と、入力部５１と、出力部５４と、インターフェース（Ｉ／Ｆ）６３とバス５５を備える。

ＣＰＵ５２は、メモリ６２に格納されたコンピュータプログラムに従いスキャナ５０の動作を制御する。ある実施例では、ＣＰＵ５２は、スキャナ５０が読み取る原稿画像の画像処理を行ってもよい。メモリ６２にはこのような画像処理用のコンピュータプログラムが格納されてもよい。メモリ６２には、ＣＰＵ５２により実行されるコンピュータプログラムや、このコンピュータプログラムの実行の際に使用されるデータが格納される。メモリ６２は、プログラムを記憶するための非揮発性記憶装置や、データを一次的に記憶するための揮発性メモリを含んでいてよい。

イメージセンサ５６は、２次元の原稿を撮像して、原稿に対応する画像信号を出力する。イメージセンサ５６は、例えば、１次元又は２次元に配列されたＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサ等の撮像素子と、この撮像素子に原稿の像を結像する光学系を備える。ＡＦＥ５７は、イメージセンサ５６から出力される画像信号に対して増幅やその他の信号処理を施した後、処理された画像信号をシェーディング処理部５８へ入力する。

シェーディング処理部５８は、ＡＦＥ５７から受信した画像信号を、画像データとしてブロックバッファ５９に収容し、この画像データにシェーディング処理を施した後に、画像処理制御部６０に出力する。画像処理制御部６０は、シェーディング処理が施された後の画像データに所定の画像処理を施し、画像データを画像メモリ５３に格納する。他の実施例においてシェーディング処理部５８は、シェーディング処理が施された後の画像データを画像メモリ５３に格納し、画像処理制御部６０は、画像メモリ５３から画像データを入力してもよい。調停部６１は、画像処理制御部６０が画像処理の際に行うメモリ６２に対するアクセスと、ＣＰＵ５２によるメモリ６２へのアクセスとが競合しないように、これらのアクセスを調停する。

ある実施例では、シェーディング処理部５８、画像処理制御部６０及び調停部６１は、論理回路としてスキャナ５０に実装されてよい。論理回路は、例えば、ＬＳＩ（ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等であってよい。他の実施例では、シェーディング処理部５８、画像処理制御部６０及び調停部６１は、ＣＰＵやＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサと、このプロセッサが実行するプログラムを格納するメモリを含む電子回路としてスキャナ５０に実装されてよい。

入力部５１は、ユーザによる入力操作を受け付ける入力装置である。入力部５１は、例えば、ボタン、スクロールホイール、キーパッド、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であってよい。出力部５４は、スキャナ５０から各種情報をユーザに提示するための出力装置である。例えば、出力部５４は、ユーザに提示する情報を利用者に可視的に表示する表示デバイスであってよい。出力部５４は、発光素子や、液晶ディスプレイ、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ等の表示装置であってよい。または、出力部５４は、音声信号を出力するスピーカやその駆動回路であってよい。

Ｉ／Ｆ６３は、スキャナ５０と情報処理装置１０との間の有線及び／又は無線による通信インターフェースである。スキャナ５０は、読み取った原稿の画像データをＩ／Ｆ６３を介して情報処理装置１０へ送信することが可能である。スキャナ５０は、スキャナ５０の動作に関する設定情報や指示をＩ／Ｆ６３を介して情報処理装置１０から受信する。ある実施例では、スキャナ５０は、情報処理装置１０により処理が施された画像データをＩ／Ｆ６３を介して受信してよい。ＣＰＵ５２、シェーディング処理部５８、画像処理制御部６０、画像メモリ５３、調停部６１、入力部５１、出力部５４及びＩ／Ｆ６３は、バス５５によって電気的に接続されている。

一方、情報処理装置１０は、ＣＰＵ１１と、補助記憶装置１３と、メモリ１２と、入力部１６と、出力部１７と、媒体読取部１８と、Ｉ／Ｆ１４とバス１５を備える。ＣＰＵ１１は、補助記憶装置１３に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより、コンピュータプログラムに応じた情報処理を実行する。ある実施例では、ＣＰＵ１１は、スキャナ５０により読み取られた原稿画像の画像処理を行ってもよい。補助記憶装置１３にはこのような画像処理用のコンピュータプログラムが格納されてもよい。補助記憶装置１３は、コンピュータプログラムを記憶するための、不揮発性記憶装置や、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ： Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクなどを含んでいてもよい。

メモリ１２には、ＣＰＵ１１が現在実行中のプログラムや、このプログラムによって一時的に使用されるデータが記憶される。メモリ１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ： Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含んでいてよい。入力部１６は、ユーザによる入力操作を受け付ける入力装置である。入力部１６は、例えば、キーパッド、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であってよい。

出力部１７は、情報処理装置１０によって処理された信号を出力する出力装置である。例えば、出力部１７は、情報処理装置１０によって処理された情報を利用者に可視的に表示する表示デバイスであってよい。出力部１７は、例えば、液晶ディプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイなどの表示装置であってよい。または、出力部１７は、音声信号を出力するスピーカやその駆動回路であってよい。

媒体読取部１８は、コンピュータに読み取り可能な可搬型記録媒体に記憶されたデータを読み取る入力装置である。媒体読取部１８は、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ装置やＤＶＤ−ＲＯＭドライブ装置、フレキシブルディスクドライブ装置、ＣＤ−Ｒドライブ装置や、ＤＶＤ−Ｒドライブ装置、ＭＯドライブ装置、フラッシュメモリ装置へのアクセス装置であってよい。

Ｉ／Ｆ１４は、スキャナ５０と情報処理装置１０との間の有線及び／又は無線による通信インターフェースである。情報処理装置１０は、スキャナ５０が読み取った原稿の画像データを、Ｉ／Ｆ１４を経由して受信することが可能である。情報処理装置１０は、スキャナ５０の動作に関する設定情報や指示をＩ／Ｆ１４を介してスキャナ５０へ送信する。ＣＰＵ１１、補助記憶装置１３、メモリ１２、入力部１６、出力部１７、媒体読取部１８及びＩ／Ｆ１４は、バス１５によって電気的に接続されている。

なお、図２に示すハードウェア構成は実施例の説明のための例示にすぎない。以下に記載される動作を実行するものであれば、本明細書に記載の画像処理システムは、他のどのようなハードウェア構成を採用してもよい。

［１−２．機能構成］
本実施の形態の記憶部１０６および制御部１０２の機能構成例を、図３および図４を参照して説明する。上述した機能構成のうち、画像メモリ５３、メモリ６２、および／または、メモリ１２が、記憶部１０６の機能の全部または一部を実現してもよい。また、上述した機能構成のうち、ＣＰＵ５２、画像処理制御部６０、および／または、ＣＰＵ１１が、制御部１０２の機能の全部または一部を実現してもよい。このほか、機能構成の全部または一部を物理構成のいずれで実現するかは任意に設計変更することが可能である。以下の本実施の形態の説明では、スキャナ５０が読み取った画像データに基づいて、情報処理装置１０の制御部１０２が各種処理を行うことを一実施例として説明する。

ここで、図３は、情報処理装置１０の記憶部１０６の一例を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態において、記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する。記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えばＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。

図３に示すように、記憶部１０６は、図示の如く、画像データ一時ファイル１０６ａ、および、加工画像データファイル１０６ｂを備える。

このうち、画像データ一時ファイル１０６ａは、スキャナ５０で読み取られた画像データを一時的に記憶する。

また、加工画像データファイル１０６ｂは、スキャナ５０で読み取られた画像データから、加工または編集された画像データを記憶する。

ここで、図４は、情報処理装置１０の制御部１０２の一例を示す機能ブロック図である。制御部１０２は、情報処理装置１０を統括的に制御するＣＰＵ等からなる。制御部１０２は、制御プログラムと各種の処理手順等を規定したプログラムと所要データとを格納するための内部メモリを有し、これらプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。

図４に示すように、制御部１０２は、図示の如く、大別して、画像読取制御部１０２ａと、エッジ検出部１０２ｂと、原稿判別部１０２ｅ、検出方法選択部１０２ｆ、原稿検出部１０２ｇ、欠け判定部１０２ｈと、原稿切り出し実行部１０２ｉとを備える。

画像読取制御部１０２ａは、スキャナ５０を制御して、スキャナ５０から画像データを取得する。例えば、本実施形態において、画像読取制御部１０２ａは、スキャナ５０を制御して、イメージセンサ１３による原稿を含む２次元画像の取得を開始する。例えば、画像読取制御部１０２ａは、上述のように、スキャナ５０において、搬送ローラ２８ａ，２８ｂを回転駆動させ、イメージセンサ５６により光電変換されアナログデジタル変換されたラインごとの一次元画像データを合成した二次元の画像データを、Ｉ／Ｆ１４を介してスキャナ５０から取得し、画像データ一時ファイル１０６ａに格納する。

エッジ検出部１０２ｂは、スキャナ５０から取得した画像データに基づいて、画像中のエッジ検出を行う。例えば、エッジ検出部１０２ｂは、画像の主走査方向および副走査方向において、それぞれ輝度の変化点を検出して、原稿領域の輪郭となり得るエッジを検出してもよい。このほか、エッジ検出部１０２ｂは、公知のエッジ検出手法を用いて、エッジ検出を行ってもよい（例えば、特開２００７−８８６５４参照）。より具体的には、エッジ検出部１０２ｂは、原稿の階調と裏当て部の階調の違いが明確になるように、裏当て部の階調レベル付近で急峻な変化が得られるようなトーンカーブを設定することにより、基準データと画像データをより比較し易くして原稿のエッジを検出してもよい。ここで、図４に示すように、本実施形態において、エッジ検出部１０２ｂは、直線検出部１０２ｃと交点検出部１０２ｄを備える。

直線検出部１０２ｃは、検出した輝度の変化点などのエッジ成分から、直線成分を検出する。交点検出部１０２ｄは、検出した直線の交点を検出する。例えば、エッジ検出部１０２ｂは、直線検出部１０２ｃの制御により、画像領域の上端となる直線、下端となる直線、右端となる直線、左端となる直線を検出し、交点検出部１０２ｄにより、それぞれの直線を結ぶことにより交点を検出して、原稿領域の候補を検出してもよい。

原稿判別部１０２ｅは、スキャナ５０により読取られた原稿の画像の原稿種および／または原稿形状を判別する。例えば、原稿判別部１０２ｅは、読取られた画像データにおいてエッジ検出部１０２ｂにより検出された原稿のエッジ部分に基づいて、原稿種および原稿形状を判別してもよい。その際、原稿判別部１０２ｅは、エッジ検出部１０２ｂの直線検出部１０２ｃにより検出された直線成分や、交点検出部１０２ｄにより検出された交点等に基づいて、原稿種および原稿形状を判別してもよい。このほか、原稿判別部１０２ｅは、公知の原稿種判別手法や原稿形状判別手法を用いて、原稿種や原稿形状を検出してもよい（例えば、特開２００８−１３１２５４参照）。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅによって判断された原稿種および／または原稿形状に応じて、適切な原稿の検出方法を選択する。より具体的には、原稿種および／または原稿形状に対応する、最適な原稿傾きおよび／または原稿位置の検出方法を選択してもよい。一例として、検出方法選択部１０２ｆは、原稿種および原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象とする原稿端（以下、本実施形態において「信頼端」と呼ぶ場合がある。）を、検出方法として選択してもよい。

信頼端は、その原稿種や原稿形状において、原稿の傾きや位置を検出するのに相応しい原稿端のことであり、本実施形態において、原稿種および原稿形状に対応する信頼端が予め定められている。本実施形態の一例として、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより検出された原稿種および原稿形状に対応する、予め決められた信頼端を、原稿傾きや原稿位置の検出の対象として選択してもよい。原稿種により歪み易い辺の傾向があるため、歪み易い辺以外の安定した辺（信頼端）の重みが高くなる計算方法を採用することで、精度のよい原稿傾き検出方法を選択することができる。また、画像上で原稿端が隠れるように原稿端の内側で切り出して綺麗な画像を得ることと、原稿コンテンツの欠けを防ぐために原稿端の外側で切り出すことの両立は難しい。原稿種に応じてコンテンツ配置の傾向が異なるので、この観点で、検出方法選択部１０２ｆは、原稿種に応じた信頼端を選択してもよい。なお、更に、後述する欠け判定部１０２ｈの処理を実行することで、原稿欠けの発生を一層予防してもよい。

ここで、原稿種や原稿形状に応じた信頼端の具体例を以下に列挙する。一例として、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の傾き検出方法として、原稿がレシート・長尺の場合に、長い辺を優先させて原稿傾きを検出する方法を選択してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿がレシート・長尺の場合に、長い辺を信頼端として選択してもよい。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の傾き検出方法として、原稿が定型の場合には、４辺に基づいて原稿傾きを検出する方法を選択してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿が定型の場合に、４辺を信頼端として選択してもよい。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の傾き検出方法として、原稿が綴じ媒体の場合に、綴じ辺以外で原稿傾きを検出する方法を選択してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿が綴じ媒体の場合に、綴じ辺以外の辺を信頼端として選択してもよい。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の傾き検出方法として、原稿に直線がある場合に、当該直線に基づいて原稿傾きを検出する方法を選択してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿が所定の原稿種でない場合等に、直線検出部１０２ｃにより原稿エッジに直線が検出された場合に、検出された直線を信頼端として選択してもよい。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の傾き検出方法として、原稿に直線がない場合に、原稿傾きを０として検出する方法を選択してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿が所定の原稿種や原稿形状ではなく、直線検出部１０２ｃにより原稿エッジに直線が検出されなかった場合に、信頼端を選択せずに傾き０としてもよい。

また、検出方法選択部１０２ｆは、原稿の位置検出方法として、原稿が所定の原稿種の場合、４交点に内接する矩形で原稿の位置を検出してもよい。換言すれば、検出方法選択部１０２ｆは、原稿が所定の原稿種の場合に、交点検出部１０２ｄにより検出された４交点に内接する矩形を信頼端として選択してもよい。

原稿検出部１０２ｇは、検出方法選択部１０２ｆにより選択された検出方法にて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う。換言すれば、原稿検出部１０２ｇは、検出方法選択部１０２ｆにより選択された信頼端を基準にして、原稿領域を検出する。

欠け判定部１０２ｈは、原稿検出部１０２ｇにより検出した原稿の傾きおよび／または原稿の位置に応じた原稿領域にて切り出す場合に、所定許容レベルを超える原稿欠けが生じるか否かを判定する。より具体的には、欠け判定部１０２ｈは、原稿検出部１０２ｇによる検出時に、原稿エッジに対して内接する矩形を作った領域で切り出す場合に、欠け量を計算し、閾値を超えるか否かを判定する。

原稿切り出し実行部１０２ｉは、原稿検出部１０２ｇにより検出された原稿の傾きおよび／または原稿の位置に応じて、原稿画像を切り出す。ここで、原稿切り出し実行部１０２ｉは、原稿判別部１０２ｅにより判別された原稿が所定の原稿種でない場合、原稿エッジの外側で切り出してもよい。なお、原稿切り出し実行部１０２ｉは、切り出した画像の画像データを加工画像データファイル１０６ｂに格納する。

また、原稿切り出し実行部１０２ｉは、欠け判定部１０２ｈにより所定許容レベルを超えると判定された場合に、原稿エッジの外側で切り出してもよい。また、原稿切り出し実行部１０２ｉは、欠け判定部１０２ｈにより所定許容レベルを超えないと判定された場合に、矩形の内側で切り出してもよい。これにより、欠け量が少ない場合は、原稿端の内側で切り出して綺麗な画像を得ることができる一方、欠け量が多い場合は、原稿端の外側で切り出してコンテンツの欠けを回避することができる。

以上が、本画像読取装置の構成の説明である。

［２．本実施形態の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本情報処理装置１０の処理の一例について、以下に図５〜図１４を参照して詳細に説明する。ここで、図５は、本実施の形態における情報処理装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の処理においては、予めスキャナ５０を介して原稿が読み込まれた画像データを、情報処理装置１０の画像データ一時ファイル１０６ａに記憶していることを前提として説明する。

図５に示すように、エッジ検出部１０２ｂは、画像データ一時ファイル１０６ａに記憶された、スキャナ５０から取得した画像データに基づいて、画像中のエッジ検出を行う（ステップＳＡ−１）。例えば、エッジ検出部１０２ｂは、画像の主走査方向および副走査方向において、それぞれ輝度の変化点を検出して、原稿領域の輪郭となり得るエッジを検出してもよい。ここで、図６は、原稿エッジの検出方法を模式的に示した図である。図６に示すように、エッジ検出部１０２ｂは、一例として、水平方向に走査して輝度の変化点を検出することにより、図中のＸ印で示すような水平エッジを検出することができる。

そして、エッジ検出部１０２ｂは、直線検出部１０２ｃの処理により、検出した輝度の変化点などのエッジ成分から、原稿の４辺となり得る直線群を検出する（ステップＳＡ−２）。ここで、図７は、エッジ成分から４本の直線群を検出する方法を模式的に示した図である。図７に示すように、直線検出部１０２ｃは、エッジ点群を結ぶことにより得られる直線を検出することで、４本の直線群を検出してもよい。なお、直線群は、必ずしも直角に交わることを前提としない。ここで、図８は、裁断された綴じ媒体の画像における、直線群の検出例を示す図である。

図８に示すように、直線検出部１０２ｃは、水平エッジおよび垂直エッジをそれぞれ結んで直線群を検出するので、裁断した辺を斜めに傾いたまま検出することができる。ここで、図９は、直線検出部１０２ｃは、直線が検出できない例を模式的に示す図である。図９に示すように、直線検出部１０２ｃは、エッジ点群を近似した直線との誤差が許容範囲を超える場合は、直線が検出できないと判定してもよい。

そして、エッジ検出部１０２ｂは、交点検出部１０２ｄの処理により、検出した直線群の交点を検出する（ＳＡ−３）。例えば、交点検出部１０２ｄは、直線検出部１０２ｃにより検出された、４本の直線群を結ぶことにより４交点を検出してもよい。

そして、原稿判別部１０２ｅは、スキャナ５０により読取られた原稿の画像の原稿種および／または原稿形状（以下、「原稿種等」と呼ぶ場合がある。）を判別する（ＳＡ−４）。ここで、本実施の形態の処理における原稿種の判別手法の例（１）〜（３）について、以下に説明する。

（１）原稿エッジの数等により、原稿サイズを求め、原稿種を判別する方法
例えば、原稿判別部１０２ｅは、エッジ検出部１０２ｂにより縦方向に一定間隔で検出された、図６に示したような水平エッジが検出された数に基づいて、原稿種や原稿サイズ等を検出してもよい。その場合、例えば、原稿判別部１０２ｅは、以下のように原稿種を判別してもよい。
１）レシート ：幅８２．５ｍｍ以下＆長さ１０５．０ｍｍ以上
２）長尺 ：長さ３５６．０ｍｍ以上
３）その他 ：上記以外の場合

（２）原稿エッジから４辺の直線性を求め、それらの４交点を算出し、原稿サイズを求め原稿種を判断する方法
例えば、原稿判別部１０２ｅは、交点検出部１０２ｄにより検出された図７に示したような直線の交点座標から、正確な原稿サイズを判別してもよい。例えば、原稿判別部１０２ｅは、以下のように原稿種を判別してもよい。
１）レシート ：幅８２．５ｍｍ以下＆長さ１０５．０ｍｍ以上
２）長尺 ：長さ３５６．０ｍｍ以上
３）Ａ４等の定型：各種サイズ（Ａ４なら２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）
４）その他 ：上記以外の場合

（３）原稿エッジから４辺の直線性を求め、それらの４交点を算出し、原稿サイズ及び形状を求め原稿種を判断する方法
例えば、原稿判別部１０２ｅは、エッジ検出部１０２ｂにより検出された図８に示したような直線の交点座標から、原稿サイズを検出して、４直線の交差する角度により形状を検出してもよい。形状を認識する方法として、原稿判別部１０２ｅは、４交点の位置関係から原稿形状を算出してもよい。また、原稿判別部１０２ｅは、エッジと４直線の関係性により直線性を算出し、直線群が略垂直で交わらない場合等に非矩形原稿と判別してもよい。このほか、原稿判別部１０２ｅは、図９に示すように直線検出部１０２ｃにより直線が検出されなかった場合に、非矩形形状と判別してもよい。例えば、原稿判別部１０２ｅは、以下のように原稿種を判別してもよい。
１）レシート ：幅８２．５ｍｍ以下＆長さ１０５．０ｍｍ以上
２）長尺 ：長さ３５６．０ｍｍ以上
３）Ａ４等の定型：各種サイズ（Ａ４なら２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）
４）雑誌・小説 ：上記以外で直線性がある場合
５）非矩形原稿 ：上記以外の場合

以上が、本実施の形態の処理における原稿種等の判別手法の例（１）〜（３）である。このほか、原稿判別部１０２ｅは、公知の原稿種等の判別手法を用いて、原稿種等を検出してもよい（例えば、特開２００８−１３１２５４参照）。

再び図５に戻り、原稿判別部１０２ｅによりレシート・長尺と判定された場合（ＳＡ−５，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、以下のＳＡ−６〜ＳＡ−１１の処理を行う。

［２−１．レシート・長尺の場合の処理］
原稿がレシート・長尺の場合、検出方法選択部１０２ｆは、以下に示す検出方法を選択して、選択した検出方法にて原稿検出部１０２ｇによる原稿傾きや原稿位置の検出が実行されるよう制御する。

より具体的には、まず、原稿検出部１０２ｇは、長い辺を優先して原稿傾きの検出対象とするために、辺の長さで重みづけした角度の平均で原稿傾きを検出する（ＳＡ−６）。

原稿がレシートの場合は、短辺で裁断されるため、短辺で歪みが発生しやすい、もしくは、用紙を手でちぎるため直線性がなくなる、という特性がある。そのため、検出方法選択部１０２ｆは、４辺の傾きを辺の長さで重みを付けた平均角度を求め、短辺より安定している長辺の傾きを重視した原稿傾きを検出する。ここで、図１０は、検出された直線群において、直線の傾きを示す符号θと数値例を示した図である。

ここで、Ｌ_Ｕを上辺の長さ、θ_Ｕを上辺の傾き、Ｌ_Ｄを下辺の長さ、θ_Ｄを下辺の傾き、Ｌ_Ｌを左辺の長さ、θ_Ｌを左辺の傾き、Ｌ_Ｒを右辺の長さ、θ_Ｒを右辺の傾きとおく。

一例として、原稿検出部１０２ｇは、以下の数式を用いて、４辺の傾きを長さで重み付けした平均の傾きを算出してもよい。
Ｒｅｃｔθ＝（θ_Ｕ×Ｌ_Ｕ＋θ_Ｄ×Ｌ_Ｄ＋θ_Ｌ×Ｌ_Ｌ＋θ_Ｒ×Ｌ_Ｒ）÷（Ｌ_Ｕ＋Ｌ_Ｄ＋Ｌ_Ｌ＋Ｌ_Ｒ）

なお、長尺の場合、原稿がとても長くたわむなど、短辺が上下で平行ではなくなるという特性がある。そこで、原稿検出部１０２ｇは、レシートの場合と同様に、４辺の傾きを辺の長さで重みを付けた平均角度を求め、短辺より安定している長辺の傾きを重視した原稿傾きを検出してもよい。

再び図５に戻り、原稿検出部１０２ｇは、ＳＡ−６にて検出した原稿傾きの角度でエッジ４交点に内接する矩形を作成する（ＳＡ−７）。ここで、図１１は、直線群の４交点の座標を示す図であり、図１２は、図１１の直線群の４交点に内接する矩形を破線で示す図である。

図１２に示すように、直線群により構成される四角形が矩形でない場合であっても、原稿検出部１０２ｇは、その内側で矩形を作成して、原稿端が含まれない切り出し領域を生成する。より具体的には、エッジ交点に内接する矩形を算出する方法としては、図１１のエッジ交点に対して、上辺であれば左上と右上の点でのうち、ｙ座標の小さい方に揃え、四辺について同様の処理を行うことで、エッジ交点の内側に矩形を作成することができる（図１２の座標参照）。エッジ４交点の内側の矩形を切り出し対象とすることで、原稿端を切り取って綺麗な画像を取得することが期待できる。ただし、レシートは原稿内の余白が少ないため、長尺は原稿が長く原稿傾き検出の誤差が僅かでも長辺の両端では大きな誤差になるため、いずれの原稿種でも原稿端を切る際にコンテンツ欠けが生じやすい。そのため、以下の処理を行う。

すなわち、欠け判定部１０２ｈは、原稿検出部１０２ｇにより検出された、内接矩形で切り出す場合に、コンテンツの欠け量が閾値を超えるか否かを判定する（ＳＡ−８）。

コンテンツの欠け量が閾値を超えない場合（ＳＡ−９，Ｎｏ）、原稿切り出し実行部１０２ｉは、原稿検出部１０２ｇによりＳＡ−７にて検出された内接矩形にて、原稿画像を切り出す（ＳＡ−１０）。

一方、コンテンツの欠け量が閾値を超える場合（ＳＡ−９，Ｙｅｓ）、原稿切り出し実行部１０２ｉは、原稿検出部１０２ｇによりＳＡ−７にて検出された内接矩形ではなく、エッジの外側で切り出す（ＳＡ−１１）。ここで、図１４は、コンテンツの欠けが大きい場合の座標点群の関係を一例として示した図である。

図１４に示すように、欠け判定部１０２ｈは、画像から検出されたエッジ交点と、内接矩形の角の４点の位置をそれぞれ比較し、その差が最も大きい辺において閾値（例えば５ｍｍ）を超えるかどうか判定してもよい。欠けが閾値よりも大きい場合、コンテンツの欠けが懸念されるため、内接矩形によって原稿端を切らずに、外接矩形を再度作成し、切出しを行う。なお、原稿種によって閾値を変更してもよい。例えば、レシートは原稿端近くまでコンテンツがある場合が多いため、欠け判定の閾値を低く２ｍｍと設定し、その他５ｍｍなどに設定してもよい。

欠け量の計算方法例としては、画像から検出したエッジ交点と、内接矩形の角の４点の位置をそれぞれ比較する。図１４の点ＡＢＣＥがエッジ交点であり、それに対する内接矩形はＡＢＣＤであるとする。この時、最も大きく移動した点はＥ→Ｄであり、その距離を計算して欠け量とする。距離が閾値を超えれば、内接矩形ではなく外接矩形で切り出される。ここで、図１３は、外側で切り出す例として、図１１の直線群の４交点に外接する矩形を破線で示す図である。

図１３に示すように、コンテンツの欠けが大きい場合は、原稿端のない綺麗な画像を作成するよりも、コンテンツの欠けを防止することが優先されるので、原稿切り出し実行部１０２ｉは、外接する矩形で切り出す。より具体的な、エッジ交点に外接する矩形の算出方法として、図１１のエッジ交点に対して、上辺であれば左上と右上の点でのうち、ｙ座標の大きい方に揃え、四辺について同様の処理を行うことで、エッジ交点の外側に矩形を作成することができる（図１３の座標参照）。

以上が、原稿種がレシート・長尺と判別された場合の処理の一例である。

再び図５に戻り、原稿判別部１０２ｅによりレシート・長尺とは判別されず（ＳＡ−５，Ｎｏ）、定型と判定された場合（ＳＡ−１２，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、以下のＳＡ−１３〜ＳＡ−１５の処理を行う。

［２−２．定型の場合の処理］
原稿が定型の場合、検出方法選択部１０２ｆは、以下に示す検出方法を選択して、選択した検出方法にて原稿検出部１０２ｇによる原稿傾きや原稿位置の検出が実行されるよう制御する。

より具体的には、まず、原稿検出部１０２ｇは、４辺の傾きの平均角度を求め、バラつきを軽減した原稿傾きを検出する（ＳＡ−１３）。なお、定型では基本的に歪まないが、本実施形態では、４辺が若干でもバラつく場合を考慮して４辺の平均で原稿傾きを求める。

そして、原稿検出部１０２ｇは、原稿端を切って綺麗な画像にするため、原稿傾きの角度でエッジ交点に内接する矩形で原稿領域を作成する（ＳＡ−１４）。

そして、原稿切り出し実行部１０２ｉは、検出された原稿領域で切出す（ＳＡ−１５）。なお、定型では基本的に歪みがないので、欠け判定を行わない。

以上が、原稿種が定型と判別された場合の処理の一例である。

原稿判別部１０２ｅにより定型とは判別されず（ＳＡ−１２，Ｎｏ）、雑誌（小説を含む。）と判定された場合（ＳＡ−１６，Ｙｅｓ）、情報処理装置１０は、以下のＳＡ−１７〜ＳＡ−１９の処理を行う。

［２−３．雑誌の場合の処理］
原稿が雑誌の場合、検出方法選択部１０２ｆは、以下に示す検出方法を選択して、選択した検出方法にて原稿検出部１０２ｇによる原稿傾きや原稿位置の検出が実行されるよう制御する。

より具体的には、まず、原稿検出部１０２ｇは、４辺の傾きの平均角度を求め、長辺の傾きを軽減した原稿傾きを検出する（ＳＡ−１７）。雑誌の場合は、綴じ部である長辺で裁断されており、裁断した長辺のみ傾きが発生しやすいためである。なお、より精度を向上させるため、長辺の傾きを検出した場合に、それ以外の３辺で算出してもよい。

そして、原稿検出部１０２ｇは、原稿端を切って綺麗な画像にするため、原稿傾きの角度でエッジ交点に内接する矩形で原稿領域を作成する（ＳＡ−１８）。

そして、原稿切り出し実行部１０２ｉは、検出された原稿領域で切出す（ＳＡ−１９）。なお、雑誌は原稿内の余白が多くコンテンツの欠けが起こりにくいため、欠け判定を行わない。

以上が、原稿種が雑誌と判別された場合の処理の一例である。

原稿判別部１０２ｅにより雑誌とは判別されなかった場合（ＳＡ−１６，Ｎｏ）、情報処理装置１０は、以下のＳＡ−２０〜ＳＡ−２３の処理を行う。

［２−４．その他の場合の処理］
原稿が所定の原稿種以外の場合（例えば、大きな歪みがある原稿や、極端に矩形から外れた形状の原稿の場合）、検出方法選択部１０２ｆは、以下に示す検出方法を選択して、選択した検出方法にて原稿検出部１０２ｇによる原稿傾きや原稿位置の検出が実行されるよう制御する。

まず、検出方法選択部１０２ｆは、直線検出部１０２ｃにより検出された直線があるか否かを判定し、直線の有無によって以下のように検出方法を選択するよう原稿検出部１０２ｇを制御する（ＳＡ−２０）。

すなわち、直線がない場合（ＳＡ−２０，Ｎｏ）、原稿検出部１０２ｇは、原稿傾きを０として検出する（ＳＡ−２２）。

一方、直線がある場合（ＳＡ−２０，Ｙｅｓ）、原稿検出部１０２ｇは、検出された直線の平均で原稿傾きを検出する（ＳＡ−２１）。見付かった辺の傾きの平均角度を原稿傾きとして検出する。

そして、原稿切り出し実行部１０２ｉは、検出された原稿傾きの角度で原稿エッジに外接する矩形で切出す（ＳＡ−２３）。なお、エッジ交点が算出できない場合もあるため、非矩形の場合は原稿全体を切り出すために、欠け判定は行わない。

以上が、本実施形態の情報処理装置１０における処理の一例である。

［３．本実施形態のまとめ、及び他の実施形態］
以上、本実施形態によれば、読み取られた原稿の原稿種および／または原稿形状を判別し、判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、適切な原稿傾き検出方法および／または原稿位置検出方法を選択し、選択した検出方法にて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う。これにより、多様な原稿種や原稿形状に対しても精度よく原稿領域を検出することができる。

また、本実施形態によれば、原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象とする原稿端を、検出方法として選択するので、原稿種等に応じて、信頼できる原稿端を利用して、原稿傾きや原稿位置を正確に判定することができる。

また、本実施形態によれば、原稿の傾き検出方法として、原稿がレシート・長尺の場合に、長い辺を優先させて原稿傾きを検出するので、短い辺で歪みが起こりやすいレシート・長尺の場合であっても、正確に原稿領域を判定することができる。

また、本実施形態によれば、原稿の傾き検出方法として、原稿が定型の場合に、４辺に基づいて原稿傾きを検出するので、定型の場合で多少の歪みが生じる場合であっても正確に原稿領域を判定することができる。

また、本実施形態によれば、原稿の傾き検出方法として、原稿が綴じ媒体の場合に、綴じ辺以外で原稿傾きを検出するので、綴じ辺が傾いて裁断されている場合であっても、正確に原稿領域を判定することができる。

また、本実施形態によれば、原稿の傾き検出方法として、原稿に直線がある場合に、当該直線に基づいて原稿傾きを検出するので、原稿が所定の原稿種でない場合であっても、直線性を利用して原稿領域を正確に判定することができる。

また、本実施形態によれば、原稿の傾き検出方法として、原稿に直線がない場合に、原稿傾きを０として検出するので、原稿が非矩形形状の場合であっても、原稿欠けを低減させることができる。

また、本実施形態によれば、原稿の位置検出方法として、原稿が所定の原稿種の場合、４交点に内接する矩形で原稿の位置を検出するので、原稿端を取り除いた綺麗な画像を得ることができる。

また、本実施形態によれば、検出された原稿の傾きおよび／または原稿の位置に応じて、原稿画像を切り出すので、正確に検出した原稿領域の画像を取得することができる。

また、本実施形態によれば、原稿が所定の原稿種でない場合、原稿エッジの外側で切り出すので、矩形でない場合であっても原稿欠けを低減することができる。

また、本実施形態によれば、検出した矩形にて切り出す場合に、所定許容レベルを超える原稿欠けが生じるか否かを判定するので、原稿欠けを未然に防ぐことができる。

また、本実施形態によれば、所定許容レベルを超えると判定された場合に、原稿エッジの外側で切り出すので、原稿欠けが大きいと予想される場合には、コンテンツが失われないように大きく切り出すことができる。

また、本実施形態によれば、所定許容レベルを超えないと判定された場合に、上記矩形の内側で切り出すので、原稿欠けが少ない場合には、原稿端を削除した綺麗な画像を得ることができる。

さらに、本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。例えば、イメージセンサ５６は、様々な波長領域の光を検出してもよい。また、情報処理装置１０がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、情報処理装置１０とは別筐体のクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するようにしてもよい。また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、情報処理装置１０に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、情報処理装置１０の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて情報処理装置１０に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤなどの記憶部１０６などには、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。また、このコンピュータプログラムは、情報処理装置１０に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（画像データ一時ファイル１０６ａ、加工画像データファイル１０６ｂ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラム、テーブル、および、データベース等を格納する。

また、情報処理装置１０は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、該情報処理装置に任意の周辺装置を接続して構成してもよい。また、情報処理装置１０は、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

以上のように、本発明に係る画像読取装置、画像読取方法、および、プログラムは、産業上の多くの分野、特にスキャナで読み取った画像を扱う画像処理分野で実施することができ、極めて有用である。

１０ 情報処理装置
１０２ 制御部
１０２ａ 画像読取制御部
１０２ｂ エッジ検出部
１０２ｃ 直線検出部
１０２ｄ 交点検出部
１０２ｅ 原稿判別部
１０２ｆ 検出方法選択部
１０２ｇ 原稿検出部
１０２ｈ 欠け判定部
１０２ｉ 原稿切り出し実行部
１０６ 記憶部
１０６ａ 画像データ一時ファイル
１０６ｂ 加工画像データファイル
５０ スキャナ

Claims (11)

1. 原稿の画像を読み取る画像読取装置において、
   原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別手段と、
   判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択手段と、
   選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出手段と、
   を備えることを特徴とする画像読取装置。
2. 請求項１に記載の画像読取装置において、
   上記検出方法選択手段は、
   上記原稿がレシートまたは長尺の場合に、長い辺を上記信頼端として選択し、
   上記原稿が定型の場合に、４辺を上記信頼端として選択し、
   上記原稿が綴じ媒体の場合に、綴じ辺以外の辺を上記信頼端として選択する画像読取装置。
3. 請求項２に記載の画像読取装置において、
   上記検出方法選択手段は、
   上記原稿が上記レシート、上記長尺、上記定型、および、上記綴じ媒体でない場合であって、かつ、当該原稿に直線がある場合に、当該直線を上記信頼端として選択し、
   上記原稿が上記レシート、上記長尺、上記定型、および、上記綴じ媒体でない場合であって、かつ、当該原稿に直線がない場合には、上記信頼端を選択せずに原稿傾きを０とする画像読取装置。
4. 請求項２に記載の画像読取装置において、
   上記検出方法選択手段は、
   上記原稿が上記レシート、上記長尺、上記定型、または、上記綴じ媒体の場合、４交点に内接する矩形を上記信頼端として選択する画像読取装置。
5. 請求項２または３に記載の画像読取装置において、
   上記原稿検出手段により検出された原稿の傾きおよび／または原稿の位置に応じた上記原稿領域にて原稿画像を切り出す原稿切り出し実行手段、
   を更に備え、
   上記原稿切り出し実行手段は、
   上記原稿が上記レシート、上記長尺、上記定型、および、上記綴じ媒体でない場合、原稿エッジの外側で切り出す画像読取装置。
6. 請求項４に記載の画像読取装置において、
   上記原稿検出手段により検出された原稿の傾きおよび／または原稿の位置に応じた上記原稿領域にて原稿画像を切り出す原稿切り出し実行手段、
   を更に備え、
   上記原稿切り出し実行手段は、
   上記原稿が上記定型または上記綴じ媒体である場合、上記矩形の内側で切り出す画像読取装置。
7. 請求項６に記載の画像読取装置において、
   上記原稿が上記レシートまたは上記長尺の場合、上記原稿領域にて原稿画像を切り出す前に、所定許容レベルを超える原稿欠けが生じるか否かを判定する欠け判定手段、
   を更に備える画像読取装置。
8. 請求項７に記載の画像読取装置において、
   上記原稿切り出し実行手段は、
   上記欠け判定手段により上記所定許容レベルを超えると判定された場合に、原稿エッジの外側で切り出す画像読取装置。
9. 請求項７に記載の画像読取装置において、
   上記原稿切り出し実行手段は、
   上記欠け判定手段により上記所定許容レベルを超えないと判定された場合に、上記矩形の内側で切り出す画像読取装置。
10. コンピュータで実行される、
    原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別ステップと、
    判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択ステップと、
    選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出ステップと、
    を含むことを特徴とする画像読取方法。
11. 原稿種および／または原稿形状を判別する原稿判別ステップと、
    判別した原稿種および／または原稿形状に応じて、原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行う対象として予め定められた原稿端である信頼端を選択する検出方法選択ステップと、
    選択した上記信頼端を基準にして原稿の傾きおよび／または原稿の位置の検出を行うことで原稿領域を検出する原稿検出ステップと、
    を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

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